Mathematical Techniques in Finance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Princeton University Press

作者:Ales Cerny

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2009-07-26

价格:USD 49.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780691141213

丛书系列:

图书标签:

• Finance
• 金融
• Textbook
• Maths
• 补充教材
• 数学和计算机
• 帝国理工金融学教材
• 金融数学
• 数学金融
• 量化金融
• 金融工程
• 随机过程
• 偏微分方程
• 数值分析
• 期权定价
• 风险管理
• 投资组合优化

《金融数学技巧》是一部内容详实、旨在为金融领域专业人士和高年级学生提供坚实数学基础的著作。本书深入探讨了在现代金融市场分析、建模和决策过程中至关重要的数学工具和技术。 全书结构严谨，从基础的微积分和线性代数概念出发，逐步深入到更高级的概率论、随机过程以及微分方程等领域。每一章都力求清晰地阐述理论知识，并通过大量贴合实际的金融案例进行讲解，帮助读者理解抽象的数学概念如何在金融实践中得到应用。 在微积分部分，本书详细介绍了导数、积分及其在金融中的应用，例如边际分析、成本收益分析以及期权定价中的一些基础概念。线性代数则涵盖了矩阵运算、特征值与特征向量等，这些在资产组合管理、风险度量以及计量经济学模型构建中扮演着核心角色。 概率论是金融建模的基石，本书对此进行了详尽的阐述，包括随机变量、概率分布、期望、方差以及条件概率等。特别地，本书着重介绍了金融领域常用的概率分布，如正态分布、对数正态分布和泊松分布，并解释了它们在风险评估和模型构建中的作用。 随后，本书将重点放在随机过程上，这是描述金融资产价格随时间演变的数学框架。布朗运动（维纳过程）作为最基础的随机过程，被详细介绍，并阐述了其在Black-Scholes期权定价模型中的应用。此外，书中还讨论了更复杂的随机过程，如泊松过程和跳扩散过程，它们能够更有效地捕捉金融市场中的非连续性事件和极端价格变动。 微分方程在金融建模中同样不可或缺。本书深入讲解了常微分方程和偏微分方程，特别是与金融相关的PDE，如Black-Scholes方程。读者将学习如何求解这些方程，并理解它们在衍生品定价、利率模型构建以及风险管理中的关键作用。 本书的另一亮点在于其对数值方法和模拟技术的介绍。鉴于许多金融模型难以获得解析解，数值方法如蒙特卡洛模拟、有限差分法等变得尤为重要。本书会指导读者如何实现和应用这些技术，从而解决复杂的金融问题。 在实际应用方面，本书涵盖了多个重要的金融主题，例如： 资产组合理论： 利用均值-方差模型和现代投资组合理论，阐述如何使用线性代数和优化技术来构建最优投资组合。 衍生品定价： 详细介绍期权、期货、远期等衍生品的定价模型，重点分析Black-Scholes模型及其推广，并讨论影响期权价格的关键因素。 风险管理： 介绍VaR（在险价值）、CVaR（条件在险价值）等风险度量方法，以及如何利用统计学和概率论来量化和管理金融风险。 利率模型： 探讨了不同的利率模型，如Vasicek模型、CIR模型等，并解释了它们如何用于债券定价和利率衍生品的分析。 计量经济学方法： 简要介绍回归分析、时间序列分析等计量经济学工具，并展示其在金融数据分析和预测中的应用。 《金融数学技巧》通过清晰的逻辑、严谨的推导和丰富的实例，旨在帮助读者建立起一套扎实的金融数学知识体系。无论是希望深入理解金融市场运作机制的交易员，还是致力于开发创新金融产品的量化分析师，抑或是寻求提升数学分析能力的金融学研究者，本书都将是一份宝贵的参考资料。它不仅提供了一套强大的分析工具，更培养了读者运用数学思维解决复杂金融挑战的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场运作机制充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够深入讲解金融背后数学原理的著作。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，恰好满足了我这份渴望。我希望它能以一种循序渐进的方式，带领我领略数学在金融分析中的魅力。我期待它能从基础的概率论和统计学讲起，详细阐述如何利用这些工具来量化风险和不确定性。我特别希望能深入理解随机过程的概念，以及它们如何被用来描述资产价格的动态演变，例如布朗运动和伊藤引理。同时，我也对金融衍生品定价的数学模型非常感兴趣，希望能详细学习Black-Scholes模型，理解其背后的推导逻辑和在实际中的应用。我对于风险管理中的数学方法也充满好奇，希望能够系统地学习VaR、ES等风险度量指标，以及如何利用数学模型来评估和管理金融风险。此外，我也希望这本书能够触及一些更高级的金融建模技术，比如时间序列分析、蒙特卡洛模拟等，以及它们在金融预测和策略构建中的应用。我更希望这本书能够让我明白，数学不仅仅是枯燥的计算，而是理解金融市场运作的有力工具，能够帮助我更深入地洞察市场规律。我期待阅读这本书，能够让我对金融世界的复杂性有更深刻的认识，并为我将来从事金融量化研究打下坚实的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直深信，金融的未来在于其数学化和量化。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，在我看来，正是通往这个未来的关键。我期待它能以一种系统且全面的方式，向我展示数学如何在金融的各个领域发挥作用。我希望从最基本的微积分和线性代数开始，逐步深入到概率论、数理统计、随机过程等核心概念。我特别希望能看到，这些数学工具是如何被巧妙地应用于资产定价、投资组合管理、风险管理以及衍生品定价等关键领域。我期待书中能有详细的讲解，说明如何利用偏微分方程来求解金融模型的解析解，以及如何利用数值方法来近似求解那些难以解析的复杂模型。同时，我也对金融时间序列分析的数学基础非常感兴趣，希望能够系统地学习ARIMA、GARCH等模型，以及它们在波动率建模和预测中的应用。此外，我也希望这本书能够提供一些关于现代金融计量学的内容，比如面板数据分析、贝叶斯计量经济学等，以便我能够处理更复杂的实际金融数据。我更希望这本书能够教会我，如何批判性地思考模型的假设，以及如何根据实际情况选择和构建合适的数学模型。我期待阅读这本书，能够让我对金融世界的运行机制有更深刻的理解，并为我从事金融相关的工作打下坚实的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚踏入金融工程领域的研究生，我一直渴望找到一本能够真正点亮我数学建模道路的著作。在无数的书架间逡巡，我偶然发现了《Mathematical Techniques in Finance》。初见书名，便被其深邃而直观的内涵所吸引，仿佛预示着一场数学与金融的奇妙邂逅。我坚信，一本好的教科书不仅在于其内容的广度，更在于其能否激发读者的好奇心，并以一种潜移默化的方式，将复杂的概念编织成清晰的逻辑，最终内化为解决实际问题的能力。我对这本书的期望，是它能成为我通往金融学严谨、量化世界的一张地图，指引我穿越那些看似晦涩的公式和模型，抵达理解金融市场本质的彼岸。我期待它能深入浅出地讲解那些构建现代金融理论的基石，例如随机微积分在资产定价中的应用，偏微分方程在风险管理中的角色，以及最优化技术在投资组合构建中的关键作用。我希望能读到关于布朗运动的生动比喻，以及如何用它来模拟股票价格的无序波动；我渴望理解Black-Scholes模型的优雅之处，以及它如何将期权定价的复杂性简化为几个核心变量；我期待能够掌握马尔科夫链在信用评级迁移和金融时间序列分析中的强大威力，甚至希望它能触及一些更前沿的领域，例如机器学习在金融预测中的最新进展，以及贝叶斯统计在参数估计和不确定性量化中的独到之处。我更看重的是，这本书能否在理论讲解之外，提供足够的案例分析和练习题，让我能够亲手实践，将抽象的数学工具转化为解决真实金融困境的利器。我希望它能教会我如何批判性地思考模型假设的局限性，以及如何根据实际情况调整和改进模型。一本真正优秀的书，应该能够在我阅读的每一个章节中，都留下深刻的印记，让我不仅学会了“是什么”，更理解了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我对金融模型背后的数学逻辑充满了探求的欲望。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，在我看来，就像是一扇通往更深层次理解金融世界的窗户。我最期待的是，它能以一种严谨而又引人入胜的方式，剖析各种数学工具在金融分析中的应用。我希望它能从基础的概率论和统计推断讲起，深入讲解如何利用这些工具来量化不确定性，以及如何在信息不完全的情况下做出决策。我特别希望能看到关于随机过程的详细讲解，比如布朗运动、泊松过程等，以及它们是如何被用来模拟金融市场中的各种现象，从资产价格波动到事件发生。同时，我也对金融衍生品定价的数学方法非常感兴趣，希望能详细理解Black-Scholes模型的推导过程，以及各种期权定价模型的数学原理。我对于风险管理中的数学模型也充满好奇，希望能够深入学习VaR、ES等风险度量指标的计算方法，以及如何利用各种模型来评估和管理金融风险。此外，我也希望这本书能够触及一些更高级的金融建模技术，比如时间序列模型、状态空间模型等，以及它们在宏观经济预测和资产配置中的应用。我更希望这本书能让我明白，数学的力量在于其普遍性和精确性，能够帮助我们超越直觉，以一种更加客观和量化的方式来理解和解决金融问题。我期待阅读这本书，能够让我对金融世界的复杂性有更深刻的认识，并为我提供一套强大的数学分析工具。

评分☆☆☆☆☆

在我探索金融量化交易的道路上，数学始终是我最大的挑战。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，在我看来，是一盏指引我前行的明灯。我渴望它能帮助我理解，那些驱动市场波动和价格形成的数学力量。我期待它能用一种易于理解的方式，讲解随机微分方程和伊藤引理，以及它们如何被用来描述资产价格的随机游走。我希望书中能有丰富的例子，展示如何利用这些工具来构建复杂的金融衍生品定价模型，比如对冲和套期保值策略。同时，我也对期权交易的数学定价模型非常感兴趣，特别是Black-Scholes模型的推导过程和实际应用中的局限性。我希望这本书能提供一些关于数值方法的介绍，比如蒙特卡洛模拟和有限差分法，它们是如何被用来近似求解复杂的金融模型。我对于量化投资组合构建的数学原理也充满好奇，希望能深入理解均值-方差模型，以及如何通过数学优化技术来构建最优的投资组合。此外，我也希望书中能够触及一些更前沿的量化交易策略，比如基于机器学习和人工智能的交易模型，以及它们背后的数学原理。我更希望这本书能让我明白，数学分析并非是枯燥的理论，而是能够赋予我理解和驾驭金融市场能力的强大武器。我期待阅读这本书，能够让我对金融市场的运作有更深刻的认识，并为我的量化交易之路打下坚实的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融世界运作的底层逻辑充满好奇，尤其是在那些看似无规律的涨跌背后，是否存在着一套可循的数学规律。这次有幸接触到《Mathematical Techniques in Finance》，我的直觉告诉我，这本书或许能够解答我长久以来的疑问。我特别希望它能在最基础的概率论和统计学原理上，进行一次深度的回溯，用一种严谨又不失趣味的方式，梳理清楚这些金融分析的根基。我期待它能从基础的期望值、方差、协方差的概念出发，逐步过渡到更复杂的分布，比如正态分布、对数正态分布，以及它们在描述金融资产收益率时的适用性和局限性。我希望书中能有专门的篇章，深入探讨时间序列分析的各种方法，比如ARIMA模型，它如何捕捉金融数据的自相关性，以及如何利用这些模型进行短期预测。此外，我非常关注模型不确定性和风险度量在金融中的重要性。我希望这本书能详细介绍各种风险度量指标，例如VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall），并阐述其背后的数学原理和计算方法。同时，我也希望能看到对模型风险的讨论，包括参数估计误差、模型选择偏差等，以及如何通过敏感性分析和情景分析来应对这些风险。我更希望这本书能够鼓励读者，在掌握基本工具后，能尝试构建自己的模型，去解答那些更具挑战性的金融问题。我期待它能提供一个清晰的框架，引导我理解如何从一个金融问题出发，将其转化为数学模型，再通过数学分析得出有意义的结论。我希望阅读这本书的过程，就像在一条蜿蜒的河流中航行，时而平静，时而湍急，但始终能感受到前进的动力和探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入金融行业的职场新人，我深知扎实的数学功底对于在量化领域立足的重要性。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，对我来说，无疑是一本不可多得的宝藏。我最看重的是其内容的深度和广度，希望能帮助我系统地掌握金融数学的核心知识。我期待它能从最基础的微积分和线性代数讲起，逐步引入概率论、数理统计、随机过程等金融建模的基石。我希望它能清晰地解释，为什么这些看似抽象的数学概念，在金融领域会变得如此关键。例如，我希望能详细理解，偏微分方程是如何被用来解决金融衍生品定价的，以及如何通过数值方法来求解这些方程。同时，我也希望书中能够深入探讨最优化理论在投资组合管理中的应用，包括均值-方差模型、Black-Litterman模型等，并详细阐述各种算法的原理和实现。我对于金融时间序列分析的数学基础也非常感兴趣，希望能够系统地学习ARIMA、GARCH等模型，以及它们在波动率预测和风险管理中的作用。此外，我也希望这本书能够提供一些关于现代金融计量学的内容，比如面板数据分析、工具变量法等，以便我能够处理更复杂的实际金融数据。我更希望这本书能够成为我的“解题宝典”，在遇到复杂的数学模型时，我能从中找到清晰的讲解和有效的解题思路。我期待阅读这本书的过程，是一次循序渐进的学习体验，让我能够一步一个脚印地掌握金融数学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场的非理性波动和潜在风险一直感到着迷，并渴望找到一套数学工具来更好地理解它们。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，在我看来，正是这样一套精妙的钥匙。我希望它能以一种深刻而又易于接受的方式，揭示隐藏在金融市场表面之下的数学结构。我期待它能从基础的微积分和线性代数出发，逐步引入概率论、数理统计、随机过程等核心概念。我特别希望能看到，这些数学工具是如何被应用于资产定价、投资组合构建、风险管理以及衍生品定价等关键领域。我希望书中能有详细的讲解，说明如何利用偏微分方程来求解金融模型的解析解，以及如何利用数值方法来近似求解那些难以解析的复杂模型。同时，我也对金融时间序列分析的数学基础非常感兴趣，希望能够系统地学习ARIMA、GARCH等模型，以及它们在波动率建模和预测中的应用。此外，我也希望这本书能够提供一些关于现代金融计量学的内容，比如面板数据分析、贝叶斯计量经济学等，以便我能够处理更复杂的实际金融数据。我更希望这本书能够教会我，如何批判性地思考模型的假设，以及如何根据实际情况选择和构建合适的数学模型。我期待阅读这本书，能够让我对金融世界的运行机制有更深刻的理解，并为我从事金融相关的工作打下坚实的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备金融领域的专业考试，其中涉及大量的数学模型和理论。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，在我看来，是为我量身定制的学习资源。我非常看重其内容的系统性和完整性，希望能帮助我构建一个扎实的知识体系。我期待这本书能够从最基础的微积分和线性代数讲起，逐步引入概率论、数理统计、随机过程等金融建模的核心工具。我希望它能清晰地解释，为什么这些看似抽象的数学概念，在金融领域会变得如此重要。例如，我希望能详细理解，偏微分方程是如何被用来解决金融衍生品定价的，以及如何通过数值方法来求解这些方程。同时，我也希望书中能够深入探讨最优化理论在投资组合管理中的应用，包括均值-方差模型、Black-Litterman模型等，并详细阐述各种算法的原理和实现。我对于金融时间序列分析的数学基础也非常感兴趣，希望能够系统地学习ARIMA、GARCH等模型，以及它们在波动率预测和风险管理中的作用。此外，我也希望这本书能够提供一些关于现代金融计量学的内容，比如面板数据分析、工具变量法等，以便我能够处理更复杂的实际金融数据。我更希望这本书能够成为我的“解题宝典”，在遇到复杂的数学模型时，我能从中找到清晰的讲解和有效的解题思路。我期待阅读这本书的过程，是一次循序渐进的学习体验，让我能够一步一个脚印地掌握金融数学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一名拥有多年投资经验的业余爱好者，我一直试图将自己在实践中摸索出的直觉，用更严谨的数学语言来表达。《Mathematical Techniques in Finance》这本书，对我来说，就像是一座等待被发掘的宝藏。我最看重的，是它能否提供一种全新的视角，来审视那些我熟悉的金融现象。我希望这本书能够超越简单的公式堆砌，而是能够深入地剖析各种数学工具是如何被巧妙地应用于金融市场的。例如，在资产定价方面，我期待它能详细讲解不同定价模型的背后的逻辑，以及它们各自的优势和局限性。我希望能够理解，为什么布莱克-斯科尔斯模型能成为期权定价的里程碑，以及它在实际操作中会遇到哪些挑战。同时，我也对风险管理和衍生品定价的数学方法特别感兴趣。我希望书中能够清晰地阐述如何利用随机过程来模拟金融资产的价格路径，以及如何通过蒙特卡洛模拟来估计期权价格和风险指标。我特别期待书中能有关于信用风险建模的部分，它如何量化违约概率和违约损失，以及这些模型在实际中的应用。此外，我也希望这本书能够触及一些更高级的金融建模技术，比如基于微分方程的方法，以及如何利用这些方法来分析复杂的金融产品。我更希望这本书能让我明白，数学不仅仅是解决问题的工具，它本身就是一种语言，一种能够精确描述金融世界运行规律的语言。我希望通过阅读这本书，我能够提升自己对金融市场的洞察力，不再仅仅停留在经验层面，而是能够用数学的视角去理解更深层次的机制。

评分☆☆☆☆☆

pretty good!

评分☆☆☆☆☆

Start Maths side from this book, and Finance from Hull's

评分☆☆☆☆☆

Start Maths side from this book, and Finance from Hull's

评分☆☆☆☆☆

Start Maths side from this book, and Finance from Hull's

评分☆☆☆☆☆

Start Maths side from this book, and Finance from Hull's